SVM算法的特点,svm监督算法难吗

SVM算法的特点,svm监督算法难吗

SVM 算法对核函数选取不敏感，同时SVM 算法在小样本上表现优秀，好于BP 神经网络，对于大样本支持向量过多可能会产生过拟合，基于这一特点提出结合BP 神经网络和SVM 算法的分层分类方法。如果分1、SVM算法的优缺点优点：(1)可以解决高维特征的分类和回归问题(2)模型最终结果无需依赖全体样本，只需依赖支持向量(3)有已经研究好的核技巧可以使用，可以应

算法优点： (1)使用核函数可以向高维空间进行映射(2)使用核函数可以解决非线性的分类(3)分类思想很简单，就是将样本与决策面的间隔最大化(4)分类效果较好算法缺点：(1)SVMSMO 高效优化算法SVM有很多种实现，最流行的一种实现是：序列最小优化(Sequential Minimal Optimization, SMO)算法。下面还会介绍一种称为核函数(kernel) 的

˙﹏˙ (1)非线性映射是SVM方法的理论基础，SVM利用内积核函数代替向高维空间的非线性映射；(2)对特征空间划分的最优超平面是SVM的目标，最大化分类边际的思想是SVM方SVM就是试图把棍放在最佳位置，好让在棍的两边有尽可能大的间隙。现在即使魔鬼放了更多的球，棍仍然是

●０● 学习的目标是在特征空间中找到一个分离超平面，能够将样本点分到不同的空间。所以SVM模型的目标函数，就是这样一个超平面，他的公式可以表达为：w t Φ ( x ) + b = 0 这里的Φ ( x 本文的突出特点是从实际应用入手，选择决策树的经典算法C4.5R和SVM作为分类算法，对比了两种算法在特定应用领域(即科技文献分类领域)中文本的分类性能，得出了实验结果，并

ˋ▽ˊ 支持向量机(support vector machines,SVM)是一种二类分类模型。它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；支持向量机还包括核技巧，这使它成SVM分类的算法原理基本思路1.最大间隔SVM以“间隔”作为损失的度量，通过不断调整超平面，使得间隔最大化。实际是就是一种换了损失函数的线性方法。“支持向量”，就是所有数据点